在软件定义汽车的时代，电动汽车每天产生数十GB的时序数据，包括电池电芯电压温度、电机转速、传感器读数、自动驾驶轨迹等。高效管理这些数据，直接影响车辆安全、用户体...

实时状态监控与智能预警是现代工业运维的"神经中枢"，其目标是从被动式检修转向主动式预测，最大限度减少非计划停机，提升生产安全与效率。然而，构建一个高效、可靠的监...

工业现场成千上万的传感器如同永不疲倦的"数据喷泉"，持续产生着巨量的数据流。如何构建一个能够稳定、高效承接这股数据洪流的系统，是工业物联网平台必须通过的"压力测...

在企业数字化转型进程中，数据分析工具的选型直接关乎业务洞察效率与决策质量。当聚焦时序数据深度处理与混合数据协同分析的 TDengine IDMP，遇上主打云原生...

时序数据库在处理大量时间序列数据时，查询性能至关重要。优化查询不仅能提高响应速度，还能降低系统资源消耗。本文将探讨时序数据库的查询优化技术。

：2025 年 11 月，权威机构发布的国产时序数据库最新排名显示，涛思数据（TAOS Data）旗下核心产品 TDengine 以 195.13 的绝对领先分...

在“双碳”目标与新型电力系统建设的推动下，能源行业正加速数字化转型，但面临三大核心挑战：

在工业数据智能化工具中，智能 BI 凭借可视化分析能力，成为企业 “看数据” 的核心选择；而 TDengine 推出的无问智推，却以 “主动推送洞察” 的模式，...

分布式数据库作为现代企业核心基础设施，已成为处理海量数据的首选方案。据最新统计，全球分布式数据库市场规模在2025年将突破180亿美元，年复合增长率超过20%。

在现代IT架构和数据驱动的应用中，时序数据的采集、存储和分析变得越来越重要。从DevOps监控、IoT物联网设备数据到工业互联网传感器 readings，时序数...

毫无疑问，我们需要一个优秀的时序大数据平台来处理设备、交易产生的海量数据。那么，这个大数据平台需要具备哪些能力？与通用的大数据平台相比，它需要具备什么样的特征呢...

在时序数据的十大特征一节中提到，对于一个优秀的时序大数据处理平台来说，必然需要具备处理时序数据十大特征的能力。在处理时序数据所需要的工具一节中介绍了时序大数据平...

如果想要高效地处理时序数据，一个完整的时序数据处理平台一定要准备好以下几个核心模块。

相对于普通的互联网的应用数据，时序数据有着很多明显的特征。涛思数据的创始人陶建辉先生早在 2017 年，就对此进行了充分地归纳分析，总结了时序数据本身以及时序数...

时序数据，即时间序列数据（Time-Series Data），它们是一组按照时间发生先后顺序进行排列的序列数据。日常生活中，设备、传感器采集的数据就是时序数据，...

TDengine 社区版是一开源版本，采用的是 AGPL 许可证，它具备高效处理时序数据所需要的所有功能，包括:

TDengine 是一款开源、云原生的时序数据库，专为物联网、工业互联网、金融、IT 运维监控等场景设计并优化。它能让大量设备、数据采集器每天产生的高达 TB ...